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apresenta tendência e sazonalidade.
não apresenta tendência, mas apresenta sazonalidade.
apresenta diversos outliers.
é não estacionária na variância.
pode ser adequadamente modelada por um ruído branco.
é estacionária, sazonal e apresenta mudança de nível.
não é estacionária, não é sazonal e apresenta mudança de nível e inclinação.
apresenta tendência crescente, é sazonal e não apresenta nenhuma mudança estrutural.
apresenta tendência decrescente, é sazonal e apresenta mudança de nível e inclinação.
apresenta tendência crescente, é sazonal e apresenta mudança de nível e inclinação.
A série {yt} pode ser escrita como um processo de médias móveis de ordem infinita:
Se , então a série z é estacionária.
A série {xt} é estacionária para qualquer valor
Considerando a série temporal xt = Tt + St + et , em que T é o componente de tendência, S é o componente de sazonalidade e e é um componente aleatório de média 0 e variância constante, julgue os itens a seguir.
Um modelo de regressão com tendência polinomial e variáveis dummies para descrever a componente S pode ser usado corretamente para a estimação dos componentes da série temporal xt
Considerando a série temporal xt = Tt + St + et , em que T é o componente de tendência, S é o componente de sazonalidade e e é um componente aleatório de média 0 e variância constante, julgue os itens a seguir.
O método de suavização por médias móveis não é aplicável para essa situação, pois a série xt possui sazonalidade.
A partir da figura acima, que ilustra a evolução temporal (de janeiro/1959 a dezembro/1997) dos níveis mensais de concentração de CO2 registrados em determinada localidade, julgue os itens de 90 a 92.
O modelo ARMA(p, q), em que p, q 6, possibilita ajustar a série temporal original.
A partir da figura acima, que ilustra a evolução temporal (de janeiro/1959 a dezembro/1997) dos níveis mensais de concentração de CO2 registrados em determinada localidade, julgue os itens de 90 a 92.
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